Fast Low-rank Representation based Spatial Pyramid Matching for Image Classification

Spatial Pyramid Matching (SPM) and its variants have achieved a lot of success in image classification. The main difference among them is their encoding schemes. For example, ScSPM incorporates Sparse Code (SC) instead of Vector Quantization (VQ) into the framework of SPM. Although the methods achieve a higher recognition rate than the traditional SPM, they consume more time to encode the local descriptors extracted from the image. In this paper, we propose using Low Rank Representation (LRR) to encode the descriptors under the framework of SPM. Different from SC, LRR considers the group effect among data points instead of sparsity. Benefiting from this property, the proposed method (i.e., LrrSPM) can offer a better performance. To further improve the generalizability and robustness, we reformulate the rank-minimization problem as a truncated projection problem. Extensive experimental studies show that LrrSPM is more efficient than its counterparts (e.g., ScSPM) while achieving competitive recognition rates on nine image data sets.Comment: accepted into knowledge based systems, 201

A fine-grained image categorization system by cellet-encoded spatial pyramid modeling

10.1109/TIE.2014.2327558IEEE Transactions on Industrial Electronics621564-57

Contribuciones en el campo de la detección de la posición y velocidad de motores "Brushed DC" y "Brushless DC" mediante técnicas sensorless

- INTRODUCCIÓN: Entre los motores eléctricos de corriente continua, se tienen los motores con escobillas (brushed DC, BDC), que emplean escobillas para conmutar la corriente, y los motores sin escobillas (brushless DC, BLDC), que emplean un inversor electrónico para realizar la conmutación de fases. La revisión de la literatura relacionada con motores BLDC (Artículo 1 del compendio) y BDC sugiere que en el control de los mismos utilizando sensores de posición, como codificadores digitales (encoders) o sondas de efecto Hall, puede reducirse el coste y aumentar la fiabilidad mediante la sustitución de dichos sensores por técnicas sin sensores (sensorless). - OBJETIVOS: El objetivo general de la tesis comprende el análisis, desarrollo y validación de diversas técnicas sensorless para la detección de la posición y velocidad de motores BDC y BLDC. Para la consecución de este objetivo se han propuesto cuatro técnicas. La primera está basada en el análisis las ondulaciones o rizado (ripple) de la corriente en motores BDC (patente ES 2334551 A1). La segunda se fundamenta también en la componente ripple de la corriente para motores BDC, pero utilizando reconocimiento de patrones con clasificadores (Artículo 2 del compendio). La tercera está basada en la derivada de los voltajes de fase para motores BLDC (Artículo 3 del compendio). La cuarta aplica redes neuronales artificiales a motores BLDC (Artículo 4 del compendio).- MÉTODOS: La primera técnica permite determinar la posición y velocidad de un motor BDC mediante la detección de las ondulaciones que aparecen en la corriente del motor, utilizando la comparación entre las muestras de la corriente. En la segunda técnica, se estima la posición y velocidad de motores BDC utilizando reconocimiento de patrones con clasificadores de tipo Máquina Vectores de Soporte (Support Vector Machine, SVM). En la tercera técnica, se detecta la información de posición y velocidad de un motor BLDC a través de la derivada de los voltajes de fase con respecto a un punto neutro virtual, empleando un hardware versátil basado en una matriz de puertas programable en campo (FPGA). En la cuarta técnica, se estima la posición y velocidad de un motor BLDC mediante dos ANNs de tipo Perceptron Multicapa (Multilayer Perceptron, MLP). - RESULTADOS: En la primera técnica, se han obtenido unos errores absolutos medios de posición y velocidad inferiores a 17,75 rad y 4,64 rpm, respectivamente, en un rango entre 5.000 rpm y 7.000 rpm en condiciones de velocidad constante o con variación lenta. En la segunda técnica, se han obtenido unos errores absolutos medios de posición y velocidad inferiores a 19 rad y 18 rpm, respectivamente, en un rango entre 500 rpm y 11.000 rpm, en condiciones como aceleración constante y saltos abruptos de velocidad. En la tercera técnica, se han obtenido unos errores cuadráticos medios de posición entre 10º y 30º, y de velocidad inferiores a 3 rpm con el motor BLDC sin carga; así como de posición entre 10º y 15º, y de velocidad inferiores a 1 rpm en condiciones de plena carga, en un rango entre 5 rpm y 1.500 rpm con aceleración constante y saltos bruscos de velocidad. En la cuarta técnica, se ha obtenido un error de posición absoluto medio de 6,47º y un error de velocidad relativo medio de 4,87% en un rango entre 125 rpm y 1.500 rpm con una aceleración constante a plena carga. -CONCLUSIONES: Los resultados muestran que las cuatro técnicas propuestas permiten detectar la posición y velocidad, tanto en motores BDC como BLDC, con una aceptable precisión, inmunidad al ruido y coste computacional sobre un amplio rango de velocidades. En base a ello, puede considerarse que las técnicas desarrolladas representan una alternativa fiable respecto a técnicas de detección basadas en sensores y frente a técnicas sensorless básicas.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemátic

Planejamento sistemático de disciplinas com o uso de aprendizagem ativa para a formação do engenheiro

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2020.As evoluções tecnológicas, sociais, econômicas e ambientais, estimulam no mercado a demanda por um perfil de engenheiro recém-formado que esteja preparado para lidar com problemas cujas soluções exigem, além de conhecimentos técnicos, a capacidade de sua aplicação na prática, trabalhar com equipes multidisciplinares e ter motivação para aprender e se desenvolver constantemente. Assim, tem-se um cenário que desafia as instituições de ensino de engenharia e seus professores, a planejarem disciplinas que desenvolvam este perfil. Neste trabalho são apresentadas as habilidades e competências que caracterizam o engenheiro recém- formado e as metodologias de ensino aplicadas para desenvolvê-lo, denominadas metodologias de aprendizagem ativa. A relação entre a efetividade desses itens foi medida na prática em um estudo de caso com quatro disciplinas de engenharia da Universidade de Brasília, cujo resultado permitiu constatar que a aprendizagem ativa forma as habilidades e competências do perfil esperado pelo mercado. Com o intuito de auxiliar os professores no planejamento de disciplinas que utilizam metodologias de aprendizagem ativa, foi proposta uma sistemática que orienta a elaboração do plano da disciplina por meio de quatro etapas: descobrir, definir, desenvolver e entregar. Como trabalho futuro, foi sugerida aplicação prática da sistemática e automatização da ferramenta de medição do desenvolvimento das habilidades e competências.Technological, social, economic, and environmental evolutions in the market stimulate the demand for a newly graduated engineer profile who is prepared to deal with problems whose solutions require, in addition to technical knowledge, the ability to apply them in practice, to working with multidisciplinary teams and the will to constantly learn and develop. Thus, there is a scenario that challenges engineering education institutions and their teachers to plan subjects that develop this profile. This work presents the skills and competences that characterize the newly graduated engineer and the teaching methodologies applied to develop him, called active learning methodologies. The relationship between the effectiveness of these items was measured in practice in a case study with four engineering disciplines from the University of Brasília. The result of which allowed us to verify that active learning develops the skills and competencies of the profile expected by the market. In order to assist teachers in planning disciplines that use active learning methodologies, a systematic approach has been proposed that guides the preparation of the discipline plan through four steps: discover, define, develop and deliver. As a future work, practical application of the systematic and automated tool for measuring the development of skills and competences was suggested